早在2017年,印度巨头塔塔集团旗下的塔塔咨询就发布了一份报告,核心观点是一句很有名的话:未来只有两种公司,有人工智能的和不赚钱的。
若不是这次疫情,产业智能化的浪潮,也不会如此凶猛。
对于更多企业来说,尽管AI听起来十分美好,但引入智能技术也意味着对已有模式的直接冲击与重建,如果没有清晰的攀爬路径,而是在技术丛林里横冲直撞,很可能陷入“等死还是找死”的困境里。
而新基建的数字化进程中,每朵可触摸的“云”都承载着AI的雨水,但到底哪片才能降下最适合自己脚下这块产业土壤的甘霖,恐怕是数字化转型进入更宏观的“新基建“视角中,所无法回避的难题。
举个最简单的例子,一家便利店品牌想要人工智能大改造,意味着从货,账,人,店等全面改造。如果你是这家店的老板,你会在云厂商递出来的橄榄枝前,思考哪些关键问题?
春雷阵阵的AI +云,不能只是一场过云雨
假设你有一家连锁便利店,当云计算厂商的人员在向你倾情描绘AI蓝图时,你会产生哪些疑问?
比如本身复工后生意不好,再花钱整AI,利润就更薄了,
再比如,来找我的业务员很多,道理我都懂,可是技术文件根本看不懂啊……
ROI不明朗,部署低效,技术方案分散,这些都是人工智能从云端下放给产业端时经常面对的现实问题。
特别是政企智能服务市场技术体系庞杂,需求关联广,各个云服务商又各自为战,缺少统一的技术尺度和部署路径,乱花渐欲迷人眼的市场环境,也阻碍了政企用户以更主动的身位驶入产业智能。
所以,“新基建”并不仅仅是一剂为了复工复产而注入的“速效救心丸”。它的“新”,更多地体现在发展逻辑,价值模式,释能周期等等,在技术体系的基础上,借助数字化和智能化,激活千行万业的生产力新增长。这就要求,新基建也需要依靠相对规模化,业务生态丰富的服务平台,来完成技术的长期,全面适配。
沿着这个思路,我们会发现,在众多产业通道中,京东刚刚推出助力政企数字化转型的“京东新动能计划”,就针对我们前面提到的行业具体疑虑,交出了一份差异化的答卷。
首先是整体解决方案。对于非云原生的政企机构来说,在品尝AI时直接购买API并不是一个好主意,拼凑起来的技术解决方案要么成本过高,要么互通能力不足,无法发挥技术的最大效能,所以,京东智联云基于技术体系和垂直产业需求所搭建的协同解决方案,更符合政企数字化转型的效率导向。
其次是产业化经验。如前文所说,产业智能是一片地形复杂,风景险峻的高山丛林,稳妥的攀爬方式自然是沿着先行探路者已经探寻出的安全路径往前延伸,这就要求云厂商所提供的基础设施,在释放给政企之前就经过了千锤百炼,尤其是政企服务,往往还需要帮助客户建立个性化,定制化的技术流程,让技术矩阵能够符合其独特的管理习惯与业务规律,这就需要服务方具备垂直场景的穿透能力,提供强劲的中台支撑。
而正如京东集团技术委员会主席,京东智联云总裁,IEEE的周伯文博士所说,京东在全国几十个城市建立产业园区,通过这些遍及全国的触点,依托自有零售和物流平台,京东不仅能直接触达和深入理解政企的实际需求,而且能够洞察和连接消费互联网与产业互联网的两端。这是京东更理解,可以更好帮扶政企的天然优势。京东不仅仅是数字化转型基础设施的提供者,更希望成为政企数字化转型的伙伴与同行者。
最后是全流程场景。既然新基建所倡导的数字化是一项时代工程,自然需要以更宏观,长远的眼光来布局整个产业业态,这必须有一个可以全流程赋能的解决方案,能够从前端场景适配,中端业务支撑,后端技术改造,以一体化的方式全面打好基础上,而不是让产业者们”走迷宫”。
总的来说,如何让智能技术通过云的载体,在接下来的一段时间内成为中国社会绝大多数产业业态的增长主旋律,可能会持续激发我们的思考与想象。
筑基”新基建”:京东智联云的“工业革命”
